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Chi deve essere ritenuto responsabile quando i sistemi di intelligenza artificiale discriminano, in questo articolo di approfondimento.
L'intelligenza artificiale (IA) è diventata una parte indispensabile della nostra vita, dagli assistenti virtuali come Siri e Alexa alle auto da guidare. Tuttavia, con l'aumento dell'uso dei sistemi di IA, aumenta anche la possibilità di discriminazione. Chi deve essere ritenuto responsabile di questa discriminazione? È colpa del sistema di IA in sé, oppure sono responsabili anche gli sviluppatori, i programmatori, le aziende e le organizzazioni?
Per identificare i colpevoli della discriminazione dell'IA, è importante prima capire di cosa si tratta. La discriminazione dell'intelligenza artificiale si verifica quando un sistema mostra pregiudizi nei confronti di un determinato gruppo di persone in base a caratteristiche specifiche come la razza, il sesso o lo status socioeconomico. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono progettati per identificare modelli e utilizzarli per fare previsioni e prendere decisioni. Tuttavia, se questi algoritmi si basano su serie di dati distorti, i risultati del sistema di intelligenza artificiale possono perpetuare tali pregiudizi.
La discriminazione da parte dell'IA non è un fenomeno nuovo. Storicamente, è noto che i sistemi di IA discriminano le comunità emarginate. Ad esempio, l'intelligenza artificiale dermatologica può non funzionare bene con le pelli più scure o la tecnologia di riconoscimento facciale ha difficoltà a riconoscere i volti di persone di determinate razze. I pregiudizi possono anche essere più sottili, come ad esempio la visualizzazione di alcuni annunci di lavoro solo a determinati generi o razze. Queste discriminazioni perpetuano le disuguaglianze sistemiche e aggravano le ingiustizie sociali.
I sistemi di intelligenza artificiale possono apprendere pregiudizi dai dati che vengono loro forniti. Ad esempio, se un sistema di intelligenza artificiale viene addestrato con dati che sono prevenuti nei confronti di un particolare gruppo, il sistema perpetuerà tale pregiudizio e produrrà risultati distorti. Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono particolarmente vulnerabili all'apprendimento della discriminazione perché utilizzano dati storici che possono riflettere pregiudizi passati, piuttosto che la realtà attuale. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero cogliere pregiudizi incorporati nei dati storici, come stereotipi negativi e pregiudizi inconsci.
È importante notare che i sistemi di intelligenza artificiale non sono intrinsecamente discriminatori. Piuttosto, il pregiudizio è il risultato dei dati che vengono immessi nel sistema. Pertanto, è fondamentale garantire che i set di dati utilizzati per addestrare i sistemi di IA siano diversificati e rappresentativi di tutti i gruppi della società.
Non è difficile trovare esempi reali di discriminazione da parte dell'IA. Uno dei casi più noti di discriminazione da parte dell'IA si è verificato nel 2018, quando si è scoperto che lo strumento di reclutamento alimentato dall'IA di Amazon era prevenuto nei confronti delle donne. Il sistema di IA era stato programmato per imparare dai curriculum inviati all'azienda in un periodo di 10 anni. A causa del sessismo radicato nell'industria tecnologica, i curriculum di candidati uomini avevano maggiori possibilità di essere selezionati rispetto a quelli di candidate donne. In questo modo, il sistema di intelligenza artificiale ha imparato a perpetuare la discriminazione nei confronti delle donne.
Un altro esempio di discriminazione dell'IA è l'uso della polizia predittiva. Gli algoritmi di polizia predittiva utilizzano i dati storici sulla criminalità per prevedere dove è probabile che si verifichino i crimini futuri. Tuttavia, questi dati sono spesso distorti nei confronti delle comunità di colore, che vengono prese di mira in modo sproporzionato dalle forze dell'ordine. Di conseguenza, gli algoritmi di polizia predittiva perpetuano la discriminazione nei confronti di queste comunità, indirizzando le risorse della polizia verso i loro quartieri, con conseguente aumento della sorveglianza e delle molestie.
I sistemi di intelligenza artificiale possono anche essere utilizzati per perpetuare la discriminazione sul posto di lavoro. Ad esempio, se un sistema di intelligenza artificiale viene utilizzato per valutare i candidati a un posto di lavoro, potrebbe inavvertitamente discriminare alcuni gruppi in base al loro curriculum o ai profili sui social media. Questo può avere gravi conseguenze per la diversità e l'inclusività del posto di lavoro.
Nel complesso, è chiaro che la discriminazione dell'IA è un problema serio che deve essere affrontato. È fondamentale che i sistemi di IA siano progettati e addestrati in modo equo e imparziale, per evitare il perpetuarsi di iniquità sistemiche e ingiustizie sociali.
Gli sviluppatori e i programmatori sono i principali creatori di sistemi di IA. In quanto tali, devono essere ritenuti responsabili dell'eliminazione della discriminazione dell'IA. Essi svolgono un ruolo cruciale nel garantire che gli algoritmi di IA siano progettati per essere equi e imparziali.
Gli sviluppatori e i programmatori devono essere attenti a progettare algoritmi che non portino a discriminazioni sistemiche e devono applicare i principi dell'IA spiegabile e della trasparenza dei dati. Devono creare insiemi di dati diversi e monitorare i risultati per individuare eventuali segni di discriminazione. Ad esempio, un algoritmo utilizzato per la valutazione dei prestiti deve evitare impatti disparati nella valutazione del merito creditizio degli individui, ossia evitare che penalizzi eccessivamente le persone sulla base della razza, della religione o del sesso.
I pregiudizi inconsci possono facilmente permeare i processi di sviluppo dell'IA, portando a presupposti umani che si incorporano negli algoritmi sviluppati dai codificatori. Gli sviluppatori devono essere consapevoli dei loro pregiudizi impliciti e adottare misure per mitigarne l'impatto sui sistemi di IA. Un modo per affrontare questi problemi è quello di coinvolgere nei progetti di sviluppo dell'IA persone con background diversi. Non solo porterebbero la loro prospettiva diversa, ma segnalerebbero anche i casi di possibili pregiudizi.
Il team di sviluppo è responsabile della costruzione e dell'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Un team di sviluppo eterogeneo può aiutare a identificare potenziali pregiudizi e a garantire che i sistemi di IA siano progettati in modo equo. Le diverse prospettive e le esperienze vissute dai membri del team possono contribuire allo sviluppo di punti ciechi e pregiudizi.
Le aziende e le organizzazioni che utilizzano sistemi di IA devono garantire che siano privi di pregiudizi e discriminazioni. Devono essere trasparenti nello sviluppo dell'IA e nei processi di approvvigionamento per garantire che i sistemi di IA siano conformi a standard accettabili.
Le aziende e le organizzazioni dovrebbero implementare politiche etiche sull'IA che richiedano che i sistemi di IA siano privi di discriminazioni. Le politiche devono essere applicate a tutti gli individui e i gruppi, indipendentemente da razza, sesso, religione o orientamento sessuale. Devono avere linee guida chiare per una gestione responsabile dei dati e per la protezione della privacy. Le politiche etiche garantiranno inoltre che le aziende promuovano la trasparenza e la responsabilità nell'uso dei sistemi di IA.
Le organizzazioni devono monitorare costantemente i loro sistemi di IA per individuare eventuali indicazioni di discriminazione. Dovrebbero utilizzare metriche per identificare l'impatto discriminatorio. Questo monitoraggio richiederebbe l'integrazione dell'IA in diversi flussi di lavoro, rendendo più facile per le organizzazioni estrarre dati rilevanti per informare le decisioni. Le organizzazioni devono rispondere alle sfide dell'equità dell'IA attraverso una combinazione di sistemi di allerta, supervisione umana e revisione dei risultati dell'IA da parte di esperti che garantiscano che l'IA non discrimini gruppi di persone.
Le organizzazioni devono inoltre garantire che le decisioni prese dai sistemi di IA siano trasparenti e verificabili. Se una decisione presa da un sistema di IA viene contestata, deve essere previsto un meccanismo di revisione della decisione. Allo stesso modo, le organizzazioni devono garantire la trasparenza delle loro decisioni e delle ragioni per cui implementano i sistemi di IA.
I quadri giuridici e normativi devono mettersi al passo con le sfide tecniche ed etiche poste dalla discriminazione basata sull'IA. Non esiste un approccio univoco per combattere la discriminazione basata sull'IA nei diversi settori, quindi i quadri giuridici dovranno essere agili per adattarsi a tutti gli scenari.
Al momento sono poche le leggi e i regolamenti che affrontano esplicitamente la discriminazione dell'IA. Esistono alcuni principi di base, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), che mira a proteggere la privacy e la proprietà dei dati personali, e le Linee guida etiche sull'IA della Commissione europea, che richiedono ai sistemi di IA di rispettare i diritti fondamentali. Tuttavia, sono necessari regolamenti più completi e specifici che promuovano l'uso equo ed etico dell'IA in diversi settori, in particolare per quanto riguarda il funzionamento degli algoritmi dell'IA.
Gli esperti suggeriscono di introdurre una nuova legislazione incentrata sulle norme antidiscriminatorie dei sistemi di IA. Le leggi dovrebbero prendere in considerazione la diversità dei gruppi e l'intersezione dei tratti identitari e considerare diversi tipi di applicazioni di IA. La legislazione potrebbe essere finalizzata a garantire che qualsiasi discriminazione intenzionale o non intenzionale che si verifichi durante l'utilizzo dei sistemi di IA sia prevenuta o affrontata il prima possibile.
Diverse organizzazioni internazionali come l'OCSE, l'UNESCO e l'UE hanno riconosciuto la necessità di combattere la discriminazione basata sull'IA. L'OCSE ha invitato i governi ad adottare standard sulla divulgazione dei dati per proteggere gli individui dalla discriminazione nascosta nei sistemi basati sull'IA. Questo è solo uno dei tanti sforzi volti a creare un quadro normativo internazionale che migliori l'affidabilità dell'IA e ne garantisca l'equità e l'uso etico in tutto il mondo.
La crescita dei sistemi di IA ha implicazioni per il futuro del lavoro, dell'economia e dei diritti umani. Tuttavia, l'IA deve essere equa e imparziale per garantire che i benefici dell'IA siano goduti da tutti. Gli sviluppatori e i programmatori devono essere i primi a progettare e implementare algoritmi di IA che non perpetuino discriminazioni e pregiudizi sistemici, ma le aziende e le organizzazioni hanno un ruolo cruciale nel garantire che i loro sistemi di IA siano liberi da discriminazioni e che li utilizzino in modo etico e trasparente. I governi e le organizzazioni internazionali devono collaborare per stabilire quadri giuridici appropriati che garantiscano un uso equo ed etico dell'IA. Solo uno sforzo collaborativo garantirà che, quando i sistemi di IA discriminano, si agisca rapidamente e che tutti i responsabili siano chiamati a rispondere delle discriminazioni.
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